適応的に局所特徴量を修正する観測モデルに基づくパーティクルフィルタとその人物追跡への応用

摘要

パーティクルフィルタを用いた動画像中の人物追跡問題において，局所的な色および形状情報に基づく観測モデルであるReliable Appearance Model（RAM）の適応アルゴリズムを提案する．RAMは，画像中からランダムに選択された局所領域の色相ヒストグラムとHOG特徴量の集合であり，追跡対象のオクルージョンや照明変化に対し頑健である．しかし，追跡対象の形状変化には対応できないという問題があった．本研究では，各局所領域の尤度に基づくヒストグラムを調べることにより，不適切な局所特徴量を自動的に判断し，適切な特徴量に更新する適応アルゴリズムについて検証する．